{"id":1211,"date":"2018-12-15T14:38:00","date_gmt":"2018-12-15T14:38:00","guid":{"rendered":"https:\/\/expleo.com\/global\/en\/?post_type=insight&p=2044"},"modified":"2024-05-22T08:18:40","modified_gmt":"2024-05-22T08:18:40","slug":"wie-ki-die-automobilindustrie-veraendert","status":"publish","type":"insights","link":"https:\/\/expleo.com\/global\/de\/einblicke\/blog\/wie-ki-die-automobilindustrie-veraendert\/","title":{"rendered":"Wie KI die Automobilindustrie ver\u00e4ndert"},"content":{"rendered":"\t\t
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Keine Frage, wir stehen erst am Anfang der Erkundung des gesamten Potenzials von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) in der Automobilindustrie. Generative KI, Data Science, maschinelles Lernen, neuronale Netze, Text Mining – all diese Technologien, die etwa im Online-Marketing und in der Finanzwelt bereits weitgehend ausgereift sind, haben auch f\u00fcr die Automobilindustrie und die Produktion viel zu bieten.<\/span><\/p>

Von der Design- und Entwicklungsphase \u00fcber die Erprobung und Produktion bis hin zum After-Sales oder Marketing – KI findet w\u00e4hrend des gesamten Lebenszyklus eines Fahrzeugs Anwendung. Die Daten, die von den zahlreichen Fahrzeug- und Infrastruktursensoren gesendet werden, aus Fertigungslinien stammen, oder aus Kundenfeedback zusammengestellt werden, sind leistungsstarke Informationsquellen. Ihre Analyse und Interpretation bieten m\u00e4chtige Hebel f\u00fcr Verbesserungen bei Design, Tests oder Wartung – und nicht zuletzt f\u00fcr ein besseres Verst\u00e4ndnis der Bed\u00fcrfnisse und Erwartungen der Nutzer.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Kundenwissen nutzbar machen durch KI <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Wenn es einen Bereich gibt, in dem die Auswirkungen von Big Data besonders gut bekannt sind, dann ist es das Wissen \u00fcber die Endkunden.\u00a0 Anwendungen zur Analyse von Verbraucherdaten geh\u00f6ren zu den ausgereiftesten und werden von Unternehmen genutzt, um ihre Zielgruppen und deren Erwartungen zu ermitteln. Dieser Ansatz ist eine direkte Reaktion auf die steigende Nachfrage nach personalisierten Produkten und Dienstleistungen.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>

Auch in der Automobilindustrie kann das Kundenwissen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit eingesetzt werden. Ein Beispiel? <\/span>Wir haben einen Kunden mit einer KI-basierten L\u00f6sung unterst\u00fctzt, die NLP-Techniken (Natural Language Processing) einsetzt, um unstrukturiertes Kundenfeedback aus einer Vielzahl von Quellen wie Online-Bewertungen, Umfragen und sozialen Medien zu analysieren.<\/span><\/a> Das System f\u00fchrt eine Stimmungsanalyse durch, um die Bewertungen in positive, negative oder neutrale Kategorien einzuteilen, und identifiziert Schl\u00fcsselthemen, Themen und spezifische Referenzen in Bezug auf Automobilprodukte oder -dienstleistungen. So erh\u00e4lt das Unternehmen nicht nur tiefe Einblicke in die Kundenstimmung, sondern kann auch Probleme angehen, die Produktentwicklung verbessern und die Kundenzufriedenheit steigern.\u00a0\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Algorithmen in der Qualit\u00e4tssicherung <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Durch die Vielzahl der w\u00e4hrend einer Testphase erhobenen Daten erh\u00e4lt man Zugang zu Informationen, die sich als \u00e4u\u00dferst wertvoll f\u00fcr die Fehlerbehebung erweisen k\u00f6nnen. Dazu muss man jedoch in der Lage sein, die Daten zu extrahieren und zu analysieren. Durch die Erkennung von Fehlern innerhalb gro\u00dfer Datenmengen k\u00f6nnen sich die Algorithmen auf die Interpretation der Daten und die Fehlerbehebung konzentrieren, anstatt nach den Quelleninformationen zu suchen.<\/span><\/p>

Dies bedeutet, dass Methoden, die als Clustering und Klassifizierung bekannt sind, w\u00e4hrend des Fahrversuchs verwendet werden k\u00f6nnen, um die Fahrzeugreaktionen zu analysieren und zu qualifizieren. Anhand der von den Sensoren im Fahrzeug gesammelten Daten ist es beispielsweise m\u00f6glich, unerw\u00fcnschte Bremssituationen zu erkennen, ihre Ursachen zu verstehen und sie schlie\u00dflich zu korrigieren. Ohne die Algorithmen w\u00e4re es wesentlich komplexer, die Daten zu nutzen. Es ist also klar, dass K\u00fcnstliche Intelligenz den Menschen nicht \u00fcberfl\u00fcssig macht. Im Gegenteil, sie erm\u00f6glicht es, das Know-how der Menschen mit neuen F\u00e4higkeiten zu verkn\u00fcpfen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Neue Funktionen f\u00fcr automatisiertes Fahren und Parken mit KI <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Im Bereich des automatisierten Fahrens konzentriert sich die Forschung heute besonders auf das Thema Umweltwahrnehmung. Das hei\u00dft Infrastrukturen, andere Fahrzeuge, Fu\u00dfg\u00e4nger oder jede Art von Objekten, die als Hindernis f\u00fcr das Auto angesehen werden k\u00f6nnen. Per Radar, Sensorik, und Kamera muss das System in der Lage sein, s\u00e4mtliche Au\u00dfeneinfl\u00fcsse, wie etwa Witterungsbedingungen, Baustellen oder unvorhergesehen Situationen zu erkennen, m\u00f6gliche Auswirkungen auf die Routenplanung zu beurteilen und das Fahrverhalten in Echtzeit anzupassen.<\/span><\/p>

Automated Valet Parking zum Beispiel kombiniert die Leistung von <\/span>K\u00fcnstlicher Intelligenz<\/span>, Datenfusion und Computer Vision und erm\u00f6glicht es dem Fahrzeug, koordiniert und sicher in einer kontrollierten Umgebung wie einem Parkhaus zu navigieren. Expleo arbeitet an diesem Thema unter anderem an einem internen Forschungs- und Entwicklungsprojekt, in dessen Rahmen ein vollwertiges <\/span>Demofahrzeug f\u00fcr einen End-to-End-Service rund um autonomes Parken (AVP)<\/span><\/a> entwickelt wurde. Da die Technologie schnell voranschreitet, nutzen wir diese Plattform auch, um neue Anwendungen zu integrieren, wie z.B. eine pr\u00e4diktive Situationsanalyse. Mit Hilfe von Daten, Statistiken, Modellierung und maschinellem Lernen wird diese Funktion potenziell gef\u00e4hrliche Situationen erkennen, bevor sie entstehen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wie sieht die Zukunft mit KI beim autonomen Fahren aus?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Wenn wir weiter in die Zukunft blicken, liegt die Herausforderung vor allem in der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und damit verbunden, in der vollst\u00e4ndigen \u00dcbertragung aller sicherheitsrelevanten Entscheidungen auf das Fahrzeug selbst.<\/span><\/p>

Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen wird die Validierung der von autonomen Fahrzeugen getroffenen sicherheitsrelevanten Entscheidungen sein. Gegenw\u00e4rtig ist die Stra\u00dfenzulassung eines Fahrzeugs vom Nachweis abh\u00e4ngig, dass es eine Reihe von vordefinierten Sicherheitsnormen vollst\u00e4ndig erf\u00fcllt. Im Zusammenhang mit autonomen Fahrzeugen wird die Sicherheit jedoch durch KI gew\u00e4hrleistet. Obwohl k\u00fcnstliche neuronale Netze derzeit vielversprechende Ergebnisse liefern, wie die F\u00e4higkeit, in Notbremssituationen angemessen zu reagieren, k\u00f6nnen diese Ergebnisse weder nachgewiesen noch garantiert werden. M\u00fcssen wir also die derzeitigen Standards f\u00fcr den Sicherheitsnachweis weiterentwickeln? Das ist eine Frage, die noch zu beantworten ist.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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K\u00fcnstliche Intelligenz beschleunigt Prozesszeiten in der Produktion <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ebenso sind visuelle Inspektionen ein wichtiger Bestandteil der Qualit\u00e4tssicherung. Diese stellen sicher, dass Fahrzeuge oder Fahrzeugteile den Anforderungen entsprechen. Ein menschlicher Pr\u00fcfer ben\u00f6tigt mehrere Minuten, um diese Kontrollen durchzuf\u00fchren, ein kamerabasiertes System kann diese Aufgabe jedoch in nur wenigen Sekunden erledigen. <\/span><\/span>Wir haben k\u00fcnstliche Intelligenz eingesetzt, um das System eines Automobilherstellers weiter zu verbessern und es schneller und effizienter zu machen.<\/span><\/span><\/a> Die Bearbeitungszeit konnte dadurch um rund 40% reduziert werden. Da das System kontinuierlich neue Abweichungen identifiziert, sind wir auf dem Weg zu einem autonomen Werkzeug, bei dem sich das KI-Modell selbst trainiert, so dass ein st\u00e4ndiges Eingreifen von Datenwissenschaftlern nicht mehr erforderlich ist und die Effizienz weiter gesteigert wird.<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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KI und Maschinenbau: eine sich entwickelnde Symbiose <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Trotz ihrer j\u00fcngsten Erfolge bei Anwendungen wie Bild-, Sprach- und Textverarbeitung hat die k\u00fcnstliche Intelligenz noch kaum Einzug in den Bereich des mechanischen Designs oder der digitalen Simulation im weiteren Sinne gehalten.\u00a0 Die Gr\u00fcnde daf\u00fcr liegen zum einen in den Werkzeugen – Daten statt physikalischer Gleichungen – und zum anderen im Fachwissen der Konstrukteure und Maschinenbauingenieure, das mathematisch schwer zu interpretieren ist. Nichtsdestotrotz gibt es viele Anwendungen f\u00fcr KI und insbesondere f\u00fcr maschinelles Lernen in der Konstruktion; Beispiele sind die schnelle und kosteng\u00fcnstige Erstellung von N\u00e4herungswerten f\u00fcr Berechnungen von Konstruktionsprozessen.<\/span><\/p>

Auf maschinellem Lernen basierende Techniken zur Fehlererkennung werden heute zur Erkennung von Sch\u00e4den und zur Inspektion von Strukturen eingesetzt. In Verbindung mit maschinellem Lernen erm\u00f6glicht es, bessere Strukturen schneller zu entwerfen als beim herk\u00f6mmlichen “Trial-and-Error”-Ansatz, indem z.B. ein gr\u00f6\u00dferer Entwurfsraum untersucht wird. Neben diesen bekannten Anwendungen wird die KI auch neues Potential bei Maschinenbauingenieuren freisetzen, indem sie bestimmte zeitintensive Aufgaben erleichtert. Dazu geh\u00f6rt etwa die Konstruktion oder Rekonstruktion von parametrischen CAD-Modellen, oder leistungsf\u00e4higen 3D-Konstruktionen, die durch Generative Adversarial Networks zunehmend realistisch und automatisch erzeugt werden.<\/span><\/p>

Und schlie\u00dflich erm\u00f6glichen die verf\u00fcgbare Speicherkapazit\u00e4t und die verteilte Verarbeitung von Big Data es, die zahlreichen Berechnungen, die f\u00fcr die Konstruktion eines Bauteils erforderlich sind, besser zu vernetzen. Wir stehen am Anfang einer Entdeckungsreise, und KI ist die Eintrittskarte.\u00a0\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Expleo<\/span> kann Sie <\/span>mit<\/span> KI<\/span> & Data Science <\/span>auch bei <\/span>Ihren <\/span>P<\/span>rojekten<\/span> unterst\u00fctzen<\/span>. <\/span><\/span>K<\/span><\/a>ontaktieren Sie uns.<\/span><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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